基于多层次端到端神经网络的人类活动姿态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多层次端到端神经网络的人类活动姿态识别方法，包括以下步骤：采集人类活动姿态的带标签数据，采用滑窗切割所述带标签数据，得到数段等距的第一带标签数据窗，利用基于步态的数据增强算法处理所述第一带标签数据窗以获得数段第二带标签数据窗；采用所述第一带标签数据窗和第二带标签数据窗对多层次端到端神经网络训练。采集任一人类活动姿态的原始数据，并对所述原始数据进行滑窗切割，得到数段连续的待识别的动作数据窗；将所述待识别的动作数据窗依次导入经训练的多层次端对端神经网络，判别人类活动姿态的类型。本发明具有识别准确率高、计算复杂度低、功耗低等优点，在医疗技术、行为监督等领域具有广阔的市场前景。